「AI新青年讲座」将邀请世界顶尖AI研究机构和大学的科研新青年，主讲他们在计算机视觉、机器学习等人工智能领域的最新重要研究成果。

AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的视频讲解和直播答疑，将可以帮助大家增进对人工智能前沿研究的理解，相应领域的专业知识也能够得以积累加深。同时，通过与AI新青年的直接交流，大家在AI学习和应用AI的过程中遇到的问题，也能够尽快解决。

「AI新青年讲座」目前已完结197讲。有兴趣分享学术成果的朋友，可以与智东西公开课教研团队进行邮件（class@zhidx.com）联系。

ChatGPT、DALL·E 2 等AI大模型的大火，让更多的人看到了 Prompt engineering 的价值。Prompt 就是如何让机器更好的领悟指令，从而精准完成任务的方法。Prompt 设计的好不好，也决定了这些 AI 大模型好不好用。

以 ChatGPT 和 NotionAI 为例，其底层用的都是 GPT 3.5，只不过两者各自进行了细微的微调，技术上的区别还是 Prompt Engineering，ChatGPT主要是为聊天设计的 Prompt，而 Notion AI 为了写作优化和单独设计了 Prompt。

为了更好的理解 Prompt 技术及其最新的研究成果，3月15日晚7点，AI新青年讲座第198讲邀请到香港大学在读博士谢天宝参与，主讲《基于GPT-3 Codex的编程语言生成》。

在 ICLR 2023 中，谢天宝博士等人提出了一种无需训练的神经符号框架Binder，它可以将任务输入映射到程序中，即允许将语言模型（LM）功能的统一 API 绑定到编程语言（如 SQL、Python）上，扩展其语法覆盖范围，从而解决更多样化的问题。同时 Binder 使用 GPT-3 Codex 作为 LM ，在仅需要少量上下文示例注释的情况下，Binder在WikiTableQuestions和TabFact数据集上取得了最新的最佳结果，同时提供了明确的输出程序，有利于人类调试。

本次讲座中，谢天宝博士也将从 Prompt 的应用及方法概述出发，讲解他们提出的无需训练的神经符号框架Binder，最后也将进行结果展示并对未来的研究进行探讨。

讲者
谢天宝，香港大学在读博士；由余涛教授（主要）和孔令鹏教授指导，获得港府奖学金资助，主要研究方向为结构化知识建模，代码生成和自然语言界面，目前侧重于大型语言模型相关的研究，多篇论文发表于EMNLP、ICLR等会议。

第198讲

主 题
《基于GPT-3 Codex的编程语言生成》

提 纲
1、Prompt的应用及方法概述
2、无需训练的神经符号框架Binder
3、将语言模型作为统一的API绑定到编程语言
4、结果展示及未来研究的探讨

直 播 信 息
直播时间：3月15日19:00
直播地点：智东西公开课知识店铺

成果

论文标题：《Binding Language Models in Symbolic Languages》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.02875
开源地址：https://github.com/hkunlp/binder